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【百度飞桨】图神经网络7日打卡营——学习笔记

【百度飞桨】图神经网络7日打卡营——学习笔记

图神经网络现在是非常火的领域，不仅仅在学术界，还是在应用方面。由于图具有很强的表达能力，且图作为非欧几里得空间数据在生活中广泛存在，因此这也促进了更多的研究者进行图神经网络的学习。以下是跟随【百度飞桨】图神经网络7日打卡营的学习笔记与心得。课程连接

课程目录

1.预习

  • 第一课-Python快速入门
  • 第二课-Notebook基础操作
  • 第三课-PaddlePaddle快速入门
  • PGL系列前置教程：图与图学习（上）
  • PGL系列前置教程：图与图学习（中）
  • PGL系列前置教程：图与图学习（下）

2.图学习初印象

  • 图学习初印象
    此部分是基础部分，介绍一些基础概念和基本原理，有助于后面知识的了解。图神经网络学习需要的基础：
    1、数学基础
    1.1 高等数学
    1.2 线性代数
    1.3 概率与数理统计
    2、编程基础
    2.1 python：numpy
    2.2 Paddle
    3、机器学习基础
    3.1 神经网络
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    【百度飞桨】图神经网络7日打卡营——学习笔记_第2张图片

  • 案例与补充
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3.图游走类模型

  • deepwalk与node2ve
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  • methpath2vec及其变种
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  • 实践与预告
    DeepWalk游走代码讲解

4.图神经网络算法（一）

  • GCN
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  • GAT与Message Pass
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5.图神经网络算法（二）

  • 图采样详解
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【百度飞桨】图神经网络7日打卡营——学习笔记_第11张图片

  1. 邻居聚合
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  2. GraphSage实践

6.图神经网络进阶模型

  1. PGL节点分类基线系统

  2. PGL节点分类基线系统-大神修改版

  3. ERNIESage上
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    【百度飞桨】图神经网络7日打卡营——学习笔记_第15张图片
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  4. ERNIESage下+UniMP
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    【百度飞桨】图神经网络7日打卡营——学习笔记_第18张图片

  5. ERNIESage代码解析
    此部分对代码的核心部分进行了讲解

心得体会

1、学习与实践才能是掌握一门知识的最好方法，之前自己学习的时候一直停留在学习阶段，没有实践。通过这几天的打卡学习和按时提交作业，能够对知识进行很好的运用，能够加深对知识的理解。
2、了解了关于图神经网络哪些地方还可以深入研究，对于学术小白来说极其友好

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    结构 继承关系 public static final class Manifest.permission_group extends Object java.lang.Object android. Manifest.permission_group 常量 ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计 COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限 D
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他